检索结果-南通市图书馆

仪器仪表学报 2010年第5期31卷 1023-1028页

作者：吴薇胡静涛中国科学院沈阳自动化研究所工业信息重点实验室沈阳110016 中国科学院研究生院北京100039

针对故障诊断领域存在的不考虑误诊断代价以及提出泛化能力强的诊断规则难等问题,提出了一种代价敏感直推式学习故障诊断方法。基于Kolmogorov算法随机性理论和代价敏感学习最小期望误分类代价准则提出了代价敏感直推式分类机制,并在此... 详细信息

针对故障诊断领域存在的不考虑误诊断代价以及提出泛化能力强的诊断规则难等问题,提出了一种代价敏感直推式学习故障诊断方法。基于Kolmogorov算法随机性理论和代价敏感学习最小期望误分类代价准则提出了代价敏感直推式分类机制,并在此基础上设计了用于故障诊断的CsTCM-kNN算法。通过旋转机械轴系故障代价敏感诊断实验,验证了该方法能够有效地降低误诊断代价,且保证较高的诊断准确率。

关键词：故障诊断代价敏感直推式学习算法随机性理论

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基于直推式学习的视网膜致病基因预测模型

计算机应用与软件 2016年第5期33卷 28-30,34页

作者：董超王小刚复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室上海200000

生物信息学的一个重要目的是帮助人类深入地认识疾病的过程、遗传特性和潜在的治疗方法。然而,发现致病基因往往是一项复杂而艰巨的工作,比如一些遗传性的眼部疾病。在综合了收集到的众多基因表达数据的基础上,提出一种双层的直推式机... 详细信息

生物信息学的一个重要目的是帮助人类深入地认识疾病的过程、遗传特性和潜在的治疗方法。然而,发现致病基因往往是一项复杂而艰巨的工作,比如一些遗传性的眼部疾病。在综合了收集到的众多基因表达数据的基础上,提出一种双层的直推式机器学习(TTP)模型,用于发现潜在的视网膜致病基因。里层用于从多维的Human Body Map 2.0和眼部组织基因表达谱中分别获取贡献度;在外层学习中,里层获取的贡献度将和Crx和Ch IP-Seq数据一起学习得出致病基因的排序结果。实验结果表明,在致病基因预测上,直推式学习的准确度要优于传统的监督学习。另外,还发现一个有趣的现象,数据的集成并不是总能得到有利的结果。

关键词：直推式学习致病基因预测机器学习集成

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基于直推式学习的网络故障诊断算法

计算机测量与控制 2014年第12期22卷 4115-4117页

作者：王崇科卫娟河南机电高等专科学校河南新乡453002

网络故障的及时诊断能够保证日常工作、学习和生活能够正常进行,传统的基于监督式学习的诊断方法依赖于大量具有鉴别意义的样本,这在实际情况中通常难以得到满足;针对上述问题,提出了一种基于直推式学习的诊断算法;针对大规模的网络管... 详细信息

网络故障的及时诊断能够保证日常工作、学习和生活能够正常进行,传统的基于监督式学习的诊断方法依赖于大量具有鉴别意义的样本,这在实际情况中通常难以得到满足;针对上述问题,提出了一种基于直推式学习的诊断算法;针对大规模的网络管理的特征数据,该算法利用主成分分析对特征进行降维,并利用新的度量下的特征数据来构建拉普拉斯矩阵;该矩阵能够很好地描述带检测样本和训练样本之间的关系;在此基础上,设计了基于直推式学习的目标函数,并利用拉格朗日乘子法完成了优化;实验部分证明了本算法能够在有限数目的带标签的样本的前提下获得精确的分类结果,能够显著提高网络故障诊断的检测率。

关键词：直推式学习网络故障诊断拉普拉斯矩阵主成分分析

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基于直推式学习的中文情感词极性判别

计算机工程与应用 2011年第34期47卷 164-167页

作者：金宇朱洪波王亚强陈黎于中华四川大学计算机学院成都610065

态度挖掘是近年来文本挖掘领域的热点课题之一,旨在发现文本中作者的主观态度倾向,为基于舆情的决策过程提供支持。目前已有的态度挖掘算法绝大多数都基于情感词典来识别情感词,在此基础上判别句子或文本的总体态度倾向。然而,手工构造... 详细信息

态度挖掘是近年来文本挖掘领域的热点课题之一,旨在发现文本中作者的主观态度倾向,为基于舆情的决策过程提供支持。目前已有的态度挖掘算法绝大多数都基于情感词典来识别情感词,在此基础上判别句子或文本的总体态度倾向。然而,手工构造和维护一部完善的情感词典是不现实的。对中文情感词的极性判别问题进行了研究,提出了基于直推式学习的中文情感词极性判别算法。该算法以少量情感词为种子,利用词典中词汇的解释信息,直推出其他词的情感极性。与使用相同情感种子词的解释信息作为训练数据的有监督学习算法相比,直推式学习算法的识别精度提高了20%左右。

关键词：态度挖掘情感词识别极性判别直推式学习词典解释

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一类分类马氏椭球学习机的直推式学习

计算机仿真 2009年第8期26卷 84-88页

作者：李建民李永新薛贞霞平顶山学院数学系河南平顶山467002 河南科技大学数学系河南洛阳471003 西安电子科技大学应用数学系陕西西安710071

针对一类分类马氏椭球学习机当训练样本点比较少而待分类的样本点比较多时,分类精度不高,系统适应性不强的问题,提出直推式一类分类马氏椭球学习机。为解决上述问题,在训练过程中利用已知的训练样本点和待分类的样本点的信息,将待分类... 详细信息

针对一类分类马氏椭球学习机当训练样本点比较少而待分类的样本点比较多时,分类精度不高,系统适应性不强的问题,提出直推式一类分类马氏椭球学习机。为解决上述问题,在训练过程中利用已知的训练样本点和待分类的样本点的信息,将待分类样本点逐渐加入到学习机中,并能有效地利用历史训练结果对其进行识别和分类,具有增量学习的特点。与一类分类马氏椭球学习机相比,方法能在很小的训练样本集规模下提高学习机的分类精度,从而使系统的适应性更好。仿真数据和真实数据的实验表明直推式一类分类马氏椭球学习机能大幅度地提高学习的精度。

关键词：模式识别直推式学习超椭球

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基于直推式零样本学习的动作识别方法

计算机科学与应用 2022年第3期12卷 499-507页

作者：齐秋平同济大学计算机科学与技术系上海

在物联网和智能设备飞速发展的当代社会,网络信息已从海量文本数据逐渐演变为更为直观的图像和视频数据。丰富的视频数据在为人类提供诸多便利的同时,其内容理解和分类也给人们带来诸多新的挑战。针对现有深度方法严重依赖大量标注样本... 详细信息

在物联网和智能设备飞速发展的当代社会,网络信息已从海量文本数据逐渐演变为更为直观的图像和视频数据。丰富的视频数据在为人类提供诸多便利的同时,其内容理解和分类也给人们带来诸多新的挑战。针对现有深度方法严重依赖大量标注样本,并且所学知识不可拓展的问题,零样本学习作为迁移学习的一种特殊场景,以可从可见类别拓展到未见类别的独特优势吸引了大量关注。本文提出一种基于直推式零样本学习的动作识别方法,首先将视觉信息映射到语义空间中,然后通过语义空间的最近邻搜索来完成识别任务,并且引入带有偏差的损失函数,旨在提高识别精度的同时有效缓解强偏问题。该模型在UCF101、HMDB51以及OlympicSports数据集上的识别准确率分别达到26.8%、20.3%和46.5%,充分证明了该方法的有效性。

关键词：零样本学习直推式学习视频动作识别

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直推式多视图协同分割

电子与信息学报 2011年第4期33卷 763-768页

作者：朱云峰章毓晋清华大学信息科学与技术国家实验室北京100084 清华大学电子工程系北京100084

多视角拍摄条件下获取到含有同一刚性或静态目标多幅图像后,快速准确地在所有图像中分割出该目标是一个尚未被关注的问题。该文首次给出这个问题的数学描述,并借助图模型的描述方法,推导了它与传统的基于图割分割问题之间的关系。在求... 详细信息

多视角拍摄条件下获取到含有同一刚性或静态目标多幅图像后,快速准确地在所有图像中分割出该目标是一个尚未被关注的问题。该文首次给出这个问题的数学描述,并借助图模型的描述方法,推导了它与传统的基于图割分割问题之间的关系。在求解该问题时,该文提出了迭代式协同直推优化算法,算法思想是将优化目标函数拆分为图像空间和3维空间分割两个子优化问题,利用图割和谱聚类分割的方法迭代求解两个子优化问题,并在迭代过程中设计传播、过滤、投票处理引入两个空间标签一致性约束,算法收敛时同时得到图像空间和3维空间的分割结果。最后,使用实际图像序列实验得出算法的平均误判率为3.4%,比较讨论和改进思路一并给出。

关键词：图像处理直推式学习图割谱聚类分割多视角协同分割

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基于NFI直推式学习算法的故障诊断方法

空军工程大学学报（自然科学版） 2007年第2期8卷 18-21页

作者：张博陆阿坤空军工程大学工程学院陕西西安710038 空军工程大学训练部陕西西安710051

在故障特征数据空间中,搜索输入数据最相邻的训练数据作为子训练数据集,用最速下降法对模型模糊规则参数进行优化。用Fisher's iris数据集仿真并同自适应神经模糊推理系统(ANFIS)比较,平均试验误差降低了15%,运算速度提高了约30%。将一... 详细信息

在故障特征数据空间中,搜索输入数据最相邻的训练数据作为子训练数据集,用最速下降法对模型模糊规则参数进行优化。用Fisher's iris数据集仿真并同自适应神经模糊推理系统(ANFIS)比较,平均试验误差降低了15%,运算速度提高了约30%。将一组采自航空发动机实际试车故障特征数据输入到诊断模型中,模型能准确识别发动机存在的三类故障状态,说明了此算法对解决一些故障诊断问题的有效性。

关键词： NFI-神经模糊推理直推式学习最速下降法故障诊断

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一种针对弱标记的直推式多标记分类方法

计算机研究与发展 2010年第8期47卷 1392-1399页

作者：孔祥南黎铭姜远周志华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

多标记学习主要解决一个样本可以同时属于多个类别的问题,它广泛适用于图像场景分类、文本分类等任务.在传统的多标记学习中,分类器往往需要利用大量具有完整标记的训练样本才能获得较好的分类性能,然而,在很多现实应用中又往往只能获... 详细信息

多标记学习主要解决一个样本可以同时属于多个类别的问题,它广泛适用于图像场景分类、文本分类等任务.在传统的多标记学习中,分类器往往需要利用大量具有完整标记的训练样本才能获得较好的分类性能,然而,在很多现实应用中又往往只能获得少量标记不完整的训练样本.为了更好地利用这些弱标记训练样本,提出一种针对弱标记的直推式多标记分类方法,它可以通过标记误差加权来补全样本标记,同时也能更好地利用弱标记样本提高分类性能.实验结果表明,该方法在弱标记情况下的图像场景分类任务上具有较好的性能提高.

关键词：机器学习多标记学习弱标记图像场景分类直推式学习